关于创建由 PowerBI 或 Tableau 等可视化工具使用的视图的最佳实践的问题
Question on best practice for creating views that are consumed by visualization tools like PowerBI or Tableau
我尝试四处搜索以了解在设计将用于直接进入 PowerBI 或 Tableau 的可视化视图时的最佳做法。
我不知道问这个问题的最佳方式，但是在数据库中创建一个包含 30 多个列的大查询以导出到可视化平台是否有问题？我看过一些关于大小和分解成多个查询的帖子，但这些帖子也提到了引入某些程序并在程序中编写逻辑来执行连接等。
到目前为止，我已经尝试了两种方法，较小的视图，然后我在 PowerBI 中创建关系，或者较大的视图，我只处理一个平面 table。我意识到在大多数方面，PowerBI 可以通过引入数据来执行星型方案，但我也 运行 遇到了 PowerBI 本身内部过滤的奇怪问题，我已经能够通过这样做来缓解和加速改为在数据库中工作。
数据库是雪花仓库
只要有可能，您应该使用底层数据库来完成数据库擅长的工作，即 selecting/filtering/aggregating 数据。因此，您的 BI 工具应该查询这些表，而不是将所有数据作为一个大数据集导入 BI 工具，然后让 BI 工具对其进行处理
我尝试四处搜索以了解在设计将用于直接进入 PowerBI 或 Tableau 的可视化视图时的最佳做法。
我不知道问这个问题的最佳方式，但是在数据库中创建一个包含 30 多个列的大查询以导出到可视化平台是否有问题？我看过一些关于大小和分解成多个查询的帖子，但这些帖子也提到了引入某些程序并在程序中编写逻辑来执行连接等。
到目前为止，我已经尝试了两种方法，较小的视图，然后我在 PowerBI 中创建关系，或者较大的视图，我只处理一个平面 table。我意识到在大多数方面，PowerBI 可以通过引入数据来执行星型方案，但我也 运行 遇到了 PowerBI 本身内部过滤的奇怪问题，我已经能够通过这样做来缓解和加速改为在数据库中工作。
数据库是雪花仓库
只要有可能，您应该使用底层数据库来完成数据库擅长的工作，即 selecting/filtering/aggregating 数据。因此，您的 BI 工具应该查询这些表，而不是将所有数据作为一个大数据集导入 BI 工具，然后让 BI 工具对其进行处理